何谓灰度共生矩阵?试求下面图像在 d =1,0=135°的灰度共生矩阵,并计算熵特征。 0312 1032 2000 1322
时间: 2024-05-16 07:13:41 浏览: 22
灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)是用于描述图像纹理特征的一种方法。它表示在给定方向和距离下,不同灰度级的像素对在图像中出现的频率。GLCM通常用于计算图像的统计特征,如对比度、相关度、能量、熵等。
对于给定方向和距离,灰度共生矩阵P(i,j)表示在所有像素对中,灰度值为i的像素与灰度值为j的像素同时出现的概率。在计算GLCM时,可以通过对图像进行灰度级量化,将像素值映射到有限的灰度级上,然后在量化后的图像上计算GLCM。
以下是给定的图像的灰度共生矩阵在d=1,0=135°的方向和距离下的计算结果:
d=1,0=135°:
```
0 1 2 3
-----------
0|0 0 0 0
1|1 0 1 0
2|0 1 0 1
3|0 0 1 0
```
计算熵特征时,可以先计算GLCM的归一化矩阵:
```
0 1 2 3
-----------------------------------
0|0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
1|0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.0000000
2|0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.1666667
3|0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000
```
然后计算熵特征:
```
H = -ΣΣP(i,j) * log2(P(i,j))
= -(0.1666667*log2(0.1666667) + 0.1666667*log2(0.1666667) +
0.1666667*log2(0.1666667) + 0.1666667*log2(0.1666667) +
0.1666667*log2(0.1666667) + 0.1666667*log2(0.1666667))
≈ 1.792
```
因此,在d=1,0=135°的方向和距离下,给定图像的GLCM熵特征为1.792。